AI kullanan çalışanlar öne geçti; iş gücünün yüzde 56’sı geride kalıyor

PwC’nin 29 Eylül 2026’da yayımladığı Global Workforce Hopes and Fears Survey 2026, 48 ülke ve bölgeden 49.364 çalışanın yanıtlarında iş gücünün yüzde 56’sını, AI’dan sağladığı fayda ve becerilerine yönelik talep açısından geride kalan çekirdek gruba yerleştiriyor. Bu grupta ihtiyaç duyduğu öğrenme kaynaklarına erişebildiğini söyleyenler beşte ikiden az; güçlü AI faydasını talep gören becerilerle birleştiren öncülerde oran beşte dörde yaklaşıyor.

Öncüler kariyerleri konusunda daha güvenli hissederken yüzde 29’u gelecek yıl işveren değiştirmeyi çok ya da son derece olası görüyor. PwC küresel iş gücü lideri Peter Brown, IT Pro’nun 29 Eylül 2026 tarihli haberinde yer alan açıklamasında “There is a real risk that the global workforce is starting to move at different speeds” dedi. Ayrım, çalışanların bir AI aracını kullanıp kullanmamasından çok, o araçtan işlerinde fayda sağlama ve becerilerini geliştirme fırsatlarına uzanıyor.

Dört çalışan grubu hangi avantajlara sahip?

Gruplar iki ölçüyle oluşturuldu: Çalışanın AI sayesinde işinin kalitesinde, yaratıcılığında, becerilerinde ve işverene kattığı değerde bildirdiği fayda; kendi becerilerine iş gücü piyasasında duyulduğunu düşündüğü talep. Araştırma, işverenin aynı becerilere sahip birini bulmasının veya yetiştirmesinin ne kadar güç olacağına ilişkin çalışan yanıtlarını da ikinci ölçüye katıyor. Böylece yüksek AI faydası ile talep gören uzmanlık aynı kişide buluşabildiği gibi birbirinden ayrılabiliyor.

• Öncüler — yüzde 14: Hem güçlü AI faydası bildiriyor hem de talep gören, yerine konması güç becerilere sahip olduklarını düşünüyorlar. Değişime uyum ve iş güvencesi konusunda daha güvenliler; ilerleme fırsatları için başka işverenleri de değerlendirebiliyorlar.
• AI ile atağa geçenler — yüzde 18: Becerilerine yönelik piyasa baskısı daha düşük olsa da AI’dan belirgin fayda sağlıyorlar. Bu grup, mevcut iş tanımının çalışanların yeni teknolojilerle üretebildiği değeri her zaman yansıtmadığını gösteriyor.
• Vazgeçilmez uzmanlar — yüzde 11: İşveren için değerli ve güç bulunan uzmanlıklara sahipler, ancak AI’dan bildirdikleri fayda daha sınırlı. Mevcut uzmanlıkları ile yeni çalışma yöntemleri arasında bağlantı kurabilecekleri görevler, bu grubun konumunu etkileyebilir.
• Çekirdek çalışanlar — yüzde 56: Kurumların günlük işlerini yürütüyorlar; buna karşılık hem AI faydası hem de becerilerine yönelik piyasa talebi ölçüsünde daha gerideler. Öğrenme, yenilik denemeleri ve anlamlı AI kullanımına erişimleri de diğer gruplara göre daha kısıtlı.

Bu sınıflandırma kişilere verilen bir başarı notu değil. AI avantajı, çalışanların bildirdiği faydaya; beceri avantajı ise piyasadaki talebe ilişkin algılarına dayanıyor. İşin niteliği, çalışana sunulan araçlar ve öğrenme olanağı değiştiğinde aynı kişinin deneyimi de değişebilir.

AI kullanımı artarken öğrenme erişimi daralıyor

Genişleyen kullanım ile daralan eğitim erişimi araştırmanın en belirgin gerilimi. The Next Web’in aktardığı bulgulara göre çalışanların yüzde 64’ü son 12 ayda işte AI kullandı; üretken AI’ı her gün kullananların payı önceki yılın yüzde 14 düzeyinden yüzde 22’ye çıktı. Buna karşılık ihtiyaç duyduğu öğrenme ve gelişim kaynaklarına erişebildiğini söyleyenlerin payı yüzde 59’dan yüzde 51’e indi.

Fayda da gruplara eşit dağılmıyor. Öncülerin yaklaşık yarısı üretken AI’ı günlük kullanırken çekirdek grupta bu oran yaklaşık onda bir; çekirdek grubun çoğu AI’ı hiç kullanmadığını belirtiyor. Bir araca erişim sağlamak ile onu işin yararlı bir parçasına dönüştürmek arasındaki fark burada belirginleşiyor: çalışanların görevleri, deneme alanı ve öğrenmeye ayırabildikleri zaman aynı değil.

Öğrenme kaynakları sorusu özellikle çekirdek grubun neden zorlandığını gösteriyor. Eğitim içeriğinin varlığı tek başına yeterli olmayabilir; çalışan onu kendi görevinde deneyebilmeli ve bunun için iş yükü içinde zaman bulabilmeli. Araştırma bu koşulların hangisinin farkı yarattığını nedensel olarak ölçmüyor, ancak en az kaynağa erişen grubun aynı zamanda en düşük AI faydasını bildirdiğini ortaya koyuyor.

Kariyer güveni ve iş değiştirme eğilimi nasıl ayrışıyor?

Öncüler yalnızca teknoloji kullanımında ileri bir grup değil; değişime uyum ve iş güvencesi konusunda da daha güvenli hissediyorlar. Kurumlarında yararlı AI kullanımının ve yeni yöntemler denemenin ödüllendirildiğini söyleme olasılıkları daha yüksek. Bu nedenle onların hareketliliği, işverenler için becerileri elde tutma meselesi olarak öne çıkıyor.

Çekirdek grupta ise iş güvencesine güven daha düşük ve yönetime duyulan güven daha zayıf. Buna rağmen bu çalışanların çoğu yaptığı işle gurur duyduğunu ve görevlerinin ötesine geçmeye istekli olduğunu belirtiyor. Sorun yalnızca değişime isteksizlik olarak açıklanamaz: kurumun günlük işlerini taşıyan çalışanlar, gelişim fırsatlarından daha az yararlandıklarını bildiriyor.

Günlük AI kullanan çalışanlarla seyrek kullananlar arasındaki kariyer güveni farkı da aynı ayrışmanın parçası. Fakat anket yanıtları, AI kullanımının tek başına iş güvencesi yarattığını kanıtlamıyor. Daha güvenli hissedenlerin becerileri, yaptıkları iş veya kurumlarından aldıkları destek de farklı olabilir; veriler bu etkenleri birbirinden ayırarak bir neden-sonuç hesabı sunmuyor.

Çalışan ve yönetici için bulgular neye işaret ediyor?

Çalışan açısından gruplar, kesin bir kişisel etiket yerine gelişimin nerede tıkandığını anlamaya yarıyor. AI bir görevde kaliteyi veya beceriyi artırıyor mu, mevcut uzmanlığa piyasada talep var mı, gerekli eğitime iş saatleri içinde erişilebiliyor mu? Bu soruların yanıtı, daha fazla araç kullanma isteği ile gerçekten öğrenme fırsatı bulma arasındaki farkı görünür kılar.

Eğitim erişimi olmayan bir çalışan için somut ihtiyaç, yalnızca genel bir AI kursu olmayabilir. Yeni yöntemi hangi görevde deneyebileceği, hangi kaynağa ihtiyaç duyduğu ve buna ne zaman vakit ayırabileceği yöneticiyle konuşulabilir. Bu, araştırmadaki erişim farkından çıkan bir yorumdur; her görev için AI kullanımının uygun olduğu anlamına gelmez.

Yönetici ve insan kaynakları ekipleri açısından karar alanı daha geniş. Çekirdek görevlerde öğrenmeye zaman ayırmak, deneme yapılabilecek işleri seçmek ve işe yarayan yöntemleri ödüllendirmek, yalnızca hevesli çalışanların ilerlediği bir düzeni değiştirebilir. Öncüler içinse yeni sorumluluklar, karar alanı ve görünür kariyer yolları önem kazanıyor; çünkü araştırma bu grubun başka işverenlere geçmeyi de ciddi biçimde düşündüğünü gösteriyor.

Türkiye’deki ekipler bu oranları nasıl değerlendirmeli?

Bulgular küresel örnekleme ait; yayımlanan ana sonuçlar Türkiye iş gücü için ayrı bir grup dağılımı vermiyor. Dolayısıyla çekirdek grubun küresel payı Türkiye’de ölçülmüş bir oran gibi kullanılamaz. Araştırma Mayıs ve Haziran 2026’da farklı sektörlerde çalışan kişilerin yanıtlarıyla yapıldı; ülke ve bölge düzeyinde yaş ile cinsiyet dağılımına göre ağırlıklandırıldı.

Türkiye’de bir ekip için araştırmanın asıl karşılığı, kendi işinde AI’dan fayda sağlayanlarla gerekli öğrenme fırsatına ulaşamayanların aynı kişiler olup olmadığını anlamaktır. Eğitim için ayrılan zaman, yöneticinin desteği ve görevlerin nasıl düzenlendiği bu ayrımı etkileyebilecek somut kararlardır. Bu kararlar alınmadığında yeni araçlar yaygınlaşsa bile onları kullanarak gelişme fırsatı çalışanların tamamına ulaşmayabilir.

Ayrıca okuyun:

• ABD’de AI vergisi tasarısı: 30 milyar dolarlık fon çalışanlara gidebilir
• Gemini 3.8 Live konuşurken araç çalıştırıyor; temel model geride kalıyor
• Claude güvenlik araştırmacılarını geçti, ama testte hile de yaptı